一、大数据的获取特点有哪些，其4v特征分别是什么？

大数据的获取特点有以下几个方面：

1. 数据量大：大数据通常是指数据量非常庞大的数据集，这些数据集可能包含数十亿、数百亿甚至数千亿的数据点。

2. 数据种类多：大数据的数据来源非常广泛，包括社交媒体、电子商务、医疗保健、金融、科学研究等多个领域的数据，数据类型也多种多样，包括结构化数据、非结构化数据、文本数据、图像数据、音频数据等。

3. 数据速度快：大数据的数据产生速度非常快，可能每秒钟都会产生大量的数据，这对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。

4. 数据价值高：大数据中蕴含着大量的有价值的信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为企业和组织提供决策支持和业务创新的机会。

大数据的 4V 特征分别是：

1. 数据量大（Volume）：大数据通常包含海量的数据，这些数据的数量级通常是传统数据集的数倍、数十倍甚至数百倍。

2. 数据种类多（Variety）：大数据包含了多种不同类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、文本数据、图像数据、音频数据等。

3. 数据速度快（Velocity）：大数据的数据产生速度非常快，可能每秒钟都会产生大量的数据，这对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。

4. 数据价值高（Value）：大数据中蕴含着大量的有价值的信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为企业和组织提供决策支持和业务创新的机会。

二、大数据的五大特征（4V+1O）分别是？

大数据呈现出“4V+1C”的特点：

（1）Variety，大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特征等多个方面存在差异性，多信息源并发形成大量的异构数据；

（2）Volume，通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息。

三、什么是大数据？

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

四、什么是大数据概念？

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

目前大数据技术的话，建议系统学习，自学没有方向，学习太碎片化，推荐一家北京尚学堂，15年了，课程很专业，有一个同事就是他家培训完应聘过来的，技术操作和项目实战这块确实可以，记得他家的线上品牌是百战程序员，上班族的工作性质，可以考虑线上学习，技术行业更新发展太快，学习投资，升职加薪就很有必要。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大 数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

五、何谓大数据的4v特点和云计算？

据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易，敲打键盘，点击鼠标的每一个输入都是数据，整理起来分析排行，不仅仅止于事后被动地了解市场，搜集起来的数据还可以引导开发更大的消费量。　　大数据的4V特点：Volume(大量)

六、大数据是什么意思？

您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据应用

大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。

各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。

在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。

在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。

七、大数据有有一个4V特点？

大数据的4V特点分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。

大数据的4V特点介绍如下：

Volume（大量性）。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

Velocity（高速性）。这是大数据区于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的"数字宇宙"的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

Variety（多样性）。这种典型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value（价值性）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据"提纯"成为目前大数据背景下待解决的难题。

八、大数据的获取特点有哪些，其4v特征分别是什么？

大数据的获取特点有以下几个方面：1. 大量性：大数据的获取涉及到海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。2. 高速性：大数据的获取需要在短时间内获取大量数据，要求数据的获取速度快，能够实时或近实时地处理数据。3. 多样性：大数据的获取来源多样，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等，这些数据具有不同的格式和特点。4. 真实性：大数据的获取需要确保数据的真实性和准确性，避免数据的失真和误差。4V特征是指大数据的四个重要特征，分别是：1. Volume（大量性）：大数据的获取涉及到海量的数据，数据量通常以TB、PB甚至EB为单位。2. Velocity（高速性）：大数据的获取需要在短时间内获取大量数据，要求数据的获取速度快，能够实时或近实时地处理数据。3. Variety（多样性）：大数据的获取来源多样，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等，这些数据具有不同的格式和特点。4. Veracity（真实性）：大数据的获取需要确保数据的真实性和准确性，避免数据的失真和误差。对于大数据分析来说，数据的质量是至关重要的。

九、大数据作为一种数据集合，它的含义包括哪些丶？

大数据又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。